Mineral Resources Classification
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1. Estimativa de incerteza na classificação de recursos minerais por simulação geoestatística
O sucesso de um novo empreendimento de mineração depende muito da recuperação de tonelagens e teores estimados, usando informações obtidas durante campanhas de exploração mineral. Essas estimativas deveriam ser capazes de alertar para possíveis altos riscos na classificação de recursos, possivelmente construídas usando intervalos de confiança as
Publicado em: 2010
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2. Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais / Alternatives for resource classification - traditional geostatistical methods
A dificuldade na quantificação do grau de incerteza associado com a estimativa de recursos minerais tem levado ao desenvolvimento de uma gama de metodologias, termos e definições. Isso gerou uma situação em que praticamente cada companhia de mineração possui sua metodologia particular de classificação. Intuitivamente, sabe-se que os métodos tradic
Publicado em: 2010
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3. Estudo da composição e distribuição da alteração hidrotermal do Cerro Aguas Calientes, Salta, Argentina a partir de imagens do sensor ASTER
The conception of the ASTER sensor by the end of the 1990s brought new benefit to the mapping of hydrothermal alteration zones, initiating a promising phase in remote sensing of earthly resources. Recent studies utilizing this sensor for mineralogical mapping have proved its effectiveness. This study tested the hyperspectral classification in ASTER multispec
Publicado em: 2009
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4. Reciclagem de fios e cabos elétricos. / Recycling of wires and eletrical cables.
The electro-electronics industry follows increasing the amount of scraps annually generated. For this reason it is necessary to recycle, so that it prevents the waste of raw materials and not renovable natural resources. The majority of the electro-electronic products do not receive any treatment after use and is disposed in municipal landfills together with
Publicado em: 2006